基于大數據配電網運行線損異常診斷研究

棗莊礦業（集團）有限責任公司供電工程處 崔安原

配電網線損傳統分析方法往往受限于技術和數據量，導致結果并不準確。大數據技術的崛起為該問題帶來了新的解決思路。大數據不僅能夠處理海量的數據，還可以深入挖掘數據背后的潛在信息，從而為線損異常診斷提供了更為準確的依據。此外，大數據技術結合先進的機器學習和深度學習算法，可以實時地監控和預測配電網的線損異常，幫助電力系統操作者快速定位問題，并采取有效措施減少損失[1]。可見大數據技術在配電網線損分析中的存在一定潛力，本研究旨在探討如何利用大數據技術進行配電網線損的異常診斷，以期為電力行業提供一個新的、更為高效的線損管理方案。

1 大數據與配電網線損

配電網線損是電能在傳輸與分配過程中不可避免的能量損失，主要受導線的物理特性、電氣設備的固有損耗，以及非線性負荷如電子設備的增長等多重因素影響。隨著非線性負荷的增加，電網中諧波產生的壓力加大，導致更大的線損和電壓畸變的風險。同時，人為因素如電力盜竊和非法用電也對線損產生重大影響。

在應對這些挑戰的背景下，大數據技術為配電網線損的分析和管理提供了創新的解決方案。利用其處理和分析海量數據的能力，大數據技術不僅能深入探究線損的成因和模式，還可以實現電網的實時監控和異常狀態的預測，從而大幅提高系統的響應效率。通過收集和分析從智能傳感器和電表中獲得的數據，大數據平臺可以準確識別和預測哪些區域或時間可能會出現高線損，使得電力公司能夠迅速采取措施，優化電網運行。

結合如深度學習等現代技術，大數據不僅可以提高線損分析的精確度，還促使配電網管理向智能化發展。例如，通過訓練機器學習模型來識別和預測線損異常，可以在問題發生前進行預警，從而避免潛在的風險和損失。這些技術的應用為決策提供了強大的數據支持，確保電網的高效、穩定和安全運行，同時也為電網的未來智能化升級奠定了基礎。

2 基于大數據的配電網線損數據的采集與預處理

2.1 數據采集方法與工具

隨著配電網的升級，眾多智能設備和數據采集技術已投入使用，不僅帶來了大量數據還優化了數據處理方法。電流、電壓傳感器和智能電表監測電網狀態，而技術如NB-IoT 和LoRa支持遠程數據采集。現有工具，如SCADA 和Prometheus 可以優化數據管理。相比傳統方法，這些新技術更適應大數據挑戰，確保數據質量（見表1）[2]。

2.2 基于大數據技術的數據處理方法

配電網現代化進展迅速，大量傳感器和智能設備被廣泛部署，為人們提供了豐富的數據資源。數據的采集和預處理是后續分析的關鍵步驟，對其正確性和有效性有著直接影響。數據處理方法步驟分為數據清洗、數據轉換、數據歸一化（見表2）。

表2 數據處理方法步驟簡介

3 基于大數據的線損異常診斷技術

3.1 機器學習與深度學習在異常診斷中的應用

在配電網線損異常的診斷中，機器學習和深度學習技術逐漸成為主流工具。機器學習常用的算法如決策樹、隨機森林、支持向量機等，能夠在大數據環境下進行訓練，并從歷史數據中學習線損的模式。通過歷史線損數據，機器學習模型可以識別何時、何地和如何產生的線損，從而為運維團隊提供實時的告警和建議。深度學習適用于大量和復雜的數據，特別是時序數據。卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）等模型，被廣泛應用于配電網數據的分析，這些模型能夠自動地提取關鍵特征并進行預測[3]。

3.2 常見的線損異常診斷模型介紹

配電網線損異常的診斷中涉及多種模型，每種模型都有其特定的應用場景和優勢。常用的有自回歸模型，主要適用于時序數據，能夠基于歷史數據預測未來的線損情況；孤立森林作為一個異常檢測算法，可高效地識別線損中的異常數據點；長短期記憶網絡是RNN 的一種，特別適用于時序數據的分析，能夠捕捉數據中長期的依賴關系，從而更準確地預測線損[4]。

3.3 特征工程與模型選擇

特征工程是機器學習中的核心步驟涉及從原始數據中選擇、轉換和構建正確的輸入特征。在配電網線損異常診斷中，特征包括電流強度、電壓波動、設備狀態等。正確的特征選擇可以顯著提高模型的準確性。模型選擇是根據具體的業務需求和數據特性選擇合適的算法和模型。例如，對于小規模數據，決策樹是一個好的選擇；而對于大量的時序數據，LSTM 更為合適[5]。

3.4 LSTM 診斷線損異常技術

LSTM 技術適合大量的時序數據的研究，將其作為線損異常診斷的技術較為合適。如何利用該技術進行配電網運行線損異常診斷是本研究的重點，其具體技術細節和執行步驟如下。

3.4.1 模型定義

一是LSTM 網絡結構：LSTM 模型通常包含一個或多個LSTM 層，隨后是一個或多個全連接層用于輸出。對于線損異常檢測，模型可以設計為多對一的架構，即輸入過去的一系列讀數，輸出預測的下一個線損值。二是參數設置：選擇合適的時間步長，即考慮過去多少時間的數據和LSTM 神經元的數量。例如，如果選擇過去24h 的數據來預測下一個小時的線損，時間步長就是24。

3.4.2 模型訓練

一是損失函數與優化器：對于回歸問題，如線損預測，常使用均方誤差（MSE）作為損失函數。選擇合適的優化器是關鍵，其中Adam 優化器因其自適應學習率調整而廣受歡迎，而RMSprop 優化器則在處理非平穩目標時表現出色。這些優化器通過迭代更新模型的權重，以最小化損失函數，從而提高模型的預測精度。二是訓練數據的構造：構造有效的訓練數據是訓練任何機器學習模型的基礎。對于時序數據如電網線損數據，通常采用滑動窗口方法來構造輸入和輸出。例如，可以將前N 個時間點的數據作為輸入特征，而當前時間點的數據則作為目標輸出。這種方法使模型能夠學習到數據隨時間變化的動態特性。三是訓練模型：在實際訓練中，LSTM 模型通過逐步學習歷史數據中的模式來優化其預測性能。訓練過程涉及多個周期（epoch），每個周期都會遍歷整個訓練集。通過反復迭代，模型的參數逐漸調整，直至損失函數的值趨于穩定或達到預設的收斂條件，這通常表明模型已經從訓練數據中學到了足夠的信息。

3.4.3 異常檢測

一是用模型進行預測：使用經過訓練的LSTM模型對測試數據進行預測是異常檢測的第一步。這一步驟的目的是利用模型對未見過的數據進行泛化，從而評估模型的實際應用能力。二是計算殘差：殘差是真實線損值與LSTM 模型預測值之間的差異。三是確定異常閾值：常見的方法是先在訓練數據上計算殘差，然后使用其均值和標準差來確定閾值。例如，如果殘差超過均值的2或3倍標準差，那么該數據點可能是異常的。四是標記異常：應用上述定義的閾值來檢查每個數據點。通過這種方式，可以系統地識別和標記那些符合異常標準的數據點。這一步驟不僅有助于及時發現和處理問題，還可以進一步分析異常的根本原因，為未來的預防措施提供數據支持。

4 試驗與結果分析

4.1 試驗設置與數據集描述

在基于大數據的配電網運行線損異常診斷試驗中，考慮到LSTM 在處理時序數據上的優越性能，選擇了LSTM（長短期記憶網絡）模型來進行配電網線損的異常診斷。數據集來自多個地級市的配電站的運行記錄，包含了連續的電流、電壓、溫度和其他相關的參數數據。每條數據還伴隨著時間戳，以便于建模時序關系。數據集在分為訓練集和測試集前，經過了一系列的預處理后，數據集被劃分為訓練集（80%）和測試集（20%）。利用上文敘述的數據集采集與預處理方法進行了該步驟，產生了130M 的原始數據。

4.2 模型訓練與驗證

在訓練過程中，LSTM 模型使用了多層結構，每層包含128個隱藏單元。模型訓練的時候使用了Adam優化器，學習率設置為0.001，并采用了早停策略以防止過擬合。驗證方面，模型在測試集上的性能通過計算MSE（均方誤差）來評估。與此同時，為了比較LSTM 的性能，還使用了其他常見的時序預測模型，如AR 和Isolation Forest，進行相同的試驗。

4.3 結果分析與討論

通過以上試驗，本研究將試驗結果處理后得到了如圖1所示的結果。由圖1（評分越低，性能優越）可知，LSTM 模型表現優越，這驗證了LSTM 對于捕捉時序數據的長期和短期依賴關系的能力。在配電網線損異常預測任務上，成功捕獲了數據中的關鍵模式。而AR 模型的性能略低于LSTM。這可能是因為AR 模型主要考慮了數據的自回歸性質，但可能沒有完全捕獲到數據中的某些復雜模式和長期依賴關系。孤立森林（Isolation Forest）算法作為一種主要用于異常檢測的算法，其在預測任務上的性能略顯不足。這表明該模型可能更適合直接的異常檢測，而不是為了預測任務。

圖1 三種模型評分結果

5 結語

本研究圍繞配電網線損異常進行了深入探討，采用基于LSTM 的深度學習模型，結合大數據處理技術，對線損數據進行了準確的預測與分析。研究結果揭示了LSTM 模型在處理配電網線損數據時，具有出色的性能和準確性。與先前的研究相比，本研究將大數據技術與機器學習相結合來進行線損的預測與分析，確保了大規模數據的高效處理和準確分析。這為配電網的實時監控與運營提供了新的可能性。